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Enregistrement W3049150590 · doi:10.1161/circgen.119.002769

Genetic Predisposition to Coronary Artery Disease in Type 2 Diabetes Mellitus

2020· article· en· W3049150590 sur OpenAlexfundno aff
Natalie R. van Zuydam, Claes Ladenvall, Benjamin F. Voight, Rona J. Strawbridge, Juan Fernández‐Tajes, Nigel W. Rayner, Neil R. Robertson, Anubha Mahajan, Efthymia Vlachopoulou, Anuj Goel, Marcus E. Kleber, Christopher P. Nelson, Lydia Coulter Kwee, Tõnu Esko, Evelin Mihailov, Reedik Mägi, Lili Milani, Krista Fischer, Stavroula Kanoni, Jitender Kumar, Ci Song, Jaana Hartiala, Nancy L. Pedersen, Markus Perola, Christian Gieger, Annette Peters, Liming Qu, Sara M. Willems, Alex S. F. Doney, Andrew D. Morris, Yan Zheng, Giorgio Sesti, Frank B. Hu, Lu Qi, Markku Laakso, Unnur Þorsteinsdóttir, Harald Grallert, Cornelia M. van Duijn, Muredach P. Reilly, Erik Ingelsson, Panos Deloukas, Sek Kathiresan, Andres Metspalu, Svati H. Shah, Juha Sinisalo, Veikko Salomaa, Anders Hamsten, Nilesh J. Samani, Winfried März, Stanley L. Hazen, Hugh Watkins, Danish Saleheen, Andrew P. Morris, Helen M. Colhoun, Leif Groop, Mark I. McCarthy, John Danesh, Jeanette Erdmann, Dongfeng Gu, Jaspal S. Kooner, Robert Roberts, Heribert Schunkert, Themistocles L. Assimes, Stefan Blankenberg, Bernhard O. Boehm, John C. Chambers, Robert Clarke, Rory Collins, George Dedoussis, Paul W. Franks, G. Kees Hovingh, Bong-Jo Kim, Terho Lehtimäki, Ruth McPherson, Markku S. Nieminen, Christopher O’Donnell, Samuli Ripatti, Manjinder S. Sandhu, Stefan Schreiber, Agneta Siegbahn, Cristen J. Willer, Pierre Zalloua, Mark Michael, Timo Kanninen, Barbara Thorand, Giuseppe Remuzzi, David B. Dunger, Angela C. Shore, Ulf Smith, Seppo Ylä‐Herttuala, Claudio Cobelli, Riccardo Bellazzi, Ele Ferrannini, Pirjo Nuutila, Paul McKeague, Birgit Steckel-Hamann, Li‐Ming Gan, Everson Nogoceke, Piero Tortoli, Bernd Jablonka, Mary-Julia Brosnan

Notice bibliographique

RevueCirculation Genomic and Precision Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelmholtz Zentrum MünchenAmity Institute of Biotechnology, Amity UniversitySchool of Medicine, Stanford UniversityTerveyden ja hyvinvoinnin laitosKarl-Franzens-Universität GrazMedical Research CouncilTartu ÜlikoolUppsala UniversitetSydäntutkimussäätiöStockholms Läns LandstingBritish Heart FoundationHáskóli ÍslandsKuopion Yliopistollinen SairaalaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesHelsingin ja Uudenmaan SairaanhoitopiiriKnut och Alice Wallenbergs StiftelseKing Abdulaziz UniversityKarolinska InstitutetYrjö Jahnssonin SäätiöFudan UniversityLunds UniversitetEesti TeadusagentuurPerelman School of Medicine, University of PennsylvaniaAmity UniversityJuho Vainion SäätiöAmerican Heart AssociationBroad InstituteDeutsches Zentrum für Herz-KreislaufforschungStanford Diabetes Research CenterOxford University Hospitals NHS Foundation TrustVetenskapsrådetTulane UniversityTorsten Söderbergs StiftelseGenomic HealthFoundation for Cardiovascular ResearchNational Heart, Lung, and Blood InstituteItä-Suomen YliopistoBrigham and Women's HospitalUniversity of LeicesterCleveland ClinicInstitute of GeneticsHjärt-LungfondenMedizinische Universität GrazUniversity of PennsylvaniaScience for Life LaboratoryQueen Mary University of LondonNational Institute for Health and Care ResearchMassachusetts General HospitalWellcome TrustUniversity of Southern CaliforniaStanford Cardiovascular Institute, School of Medicine, Stanford UniversityAstraZenecaEuropean CommissionHelsingin YliopistoErasmus Medisch CentrumStiftelsen för Strategisk ForskningUniversity of OxfordUniversity of Dundee
Mots-clésCoronary artery diseaseCADType 2 diabetesInternal medicineDiabetes mellitusMedicineGenetic testingGenetic associationGenetic predispositionDiseaseGeneticsBiologySingle-nucleotide polymorphismEndocrinologyGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Coronary artery disease (CAD) is accelerated in subjects with type 2 diabetes mellitus (T2D). METHODS: To test whether this reflects differential genetic influences on CAD risk in subjects with T2D, we performed a systematic assessment of genetic overlap between CAD and T2D in 66 643 subjects (27 708 with CAD and 24 259 with T2D). Variants showing apparent association with CAD in stratified analyses or evidence of interaction were evaluated in a further 117 787 subjects (16 694 with CAD and 11 537 with T2D). RESULTS: None of the previously characterized CAD loci was found to have specific effects on CAD in T2D individuals, and a genome-wide interaction analysis found no new variants for CAD that could be considered T2D specific. When we considered the overall genetic correlations between CAD and its risk factors, we found no substantial differences in these relationships by T2D background. CONCLUSIONS: This study found no evidence that the genetic architecture of CAD differs in those with T2D compared with those without T2D.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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